Lĩnh vực khai phá luật kết hợp cho đến nay đã được nghiên cứu và phát triển theo nhiều hướng khác nhau. Có những đề xuất nhằm cải tiến tốc độ thuật toán, có những đề xuất nhằm tìm kiếm luật có ý nghĩa hơn… và có một số hướng chính sau đây.
1. Luật kết hợp nhị phân (binary association rule hoặc boolean association rule) : là hướng nghiên cứu đầu tiên của luật kết hợp. Hầu hết các nghiên cứu ở thời kỳ đầu về luật kết hợp đều liên quan đến luật kết hợp nhị phân. Trong dạng luật kết hợp này, các mục (thuộc tính) chỉ được quan tâm là có hay không xuất hiện trong giao dịch của CSDL chứ không quan tâm về “mức độ“ xuất hiện. Ví dụ: Trong hệ thống tính cước điện thoại thì việc gọi 10 cuộc điện thoại và 1 cuộc được xem là giống nhau. Thuật toán tiêu biểu nhất khai phá dạng luật này là thuật toán Apriori và các biến thể của nó. Đây là dạng luật đơn giản và các luật khác cũng có thể chuyển về dạng luật này nhờ một số phương pháp như rời rạc hoá, mờ hoá, … Một ví dụ về dạng luật này : “gọi liên tỉnh= ‘yes’ AND gọi di động= ‘yes’ => gọi quốc tế= ‘yes’
AND gọi dịch vụ 108 = ‘yes’, với độ hỗ trợ 20% và độ tin cậy 80%”
2. Luật kết hợp có thuộc tính số và thuộc tính hạng mục (quantitative and categorial association rule) : Các thuộc tính của các CSDL thực tế có kiểu rất đa dạng (nhị phân - binary, số - quantitative, hạng mục - categorial,…). Để phát hiện luật kết hợp với các thuộc tính này, các nhà nghiên cứu đã đề xuất một số phương pháp rời rạc hoá nhằm chuyển dạng luật này về dạng nhị phân để có thể áp dụng các thuật toán đã có. Một ví dụ về dạng luật này “An toàn bảo mật thông tin [5..<7] AND đồ
hoạ máy tính [7..<9] => hệ điều hành [5..<7], với độ hỗ trợ là 35%, và độ tin cậy là %”.
3. Luật kết hợp tiếp cận theo hướng tập thô (mining association rules base on rough set): Tìm kiếm luật kết hợp dựa trên lý thuyết tập thô.
4. Luật kết hợp nhiều mức (multi-level association rule) : Với cách tiếp cận theo luật này sẽ tìm kiếm thêm những luật có dạng “ mua máy tính PC => mua hệ điều hành
AND mua phần mềm tiện ích văn phòng, …” thay vì chỉ những luật quá cụ thể như “mua máy tính IBM PC => mua hệ điều hành Microsoft Windows AND mua phần mềm tiện ích văn phòng Microsoft Office, …”. Như vậy dạng luật đầu là dạng luật tổng quát hoá của dạng luật sau và tổng quát theo nhiều mức khác nhau.
5. Luật kết hợp mờ (fuzzy association rule) : Với những hạn chế còn gặp phải trong quá trình rời rạc hoá các thuộc tính số (quantitave attributes), các nhà nghiên cứu đã đề xuất luật kết hợp mờ nhằm khắc phục các hạn chế trên và chuyển luật kết hợp về một dạng tự nhiên hơn, gần gũi hơn với người sử dụng một ví dụ của dạng này là : “An toàn bảo mật thông tin trung bình AND đồ hoạ máy tính khá => hệ điều hành trung bình, với độ hỗ trợ là 35%, và độ tin cậy là %”. Trong luật trên, điều kiện điểm các môn đã được mờ hoá ở mức điểm yếu kém, trung bình, khá, và giỏi.
6. Luật kết hợp với thuộc tính được đánh trọng số (association rule with weighted items): Trong thực tế, các thuộc tính trong CSDL không phải lúc nào cũng có vai trò như nhau. Có một số thuộc tính được chú trọng hơn và có mức độ quan trọng cao hơn các thuộc tính khác. Ví dụ khi khảo sát về doanh thu hàng tháng, thông tin về thời gian đàm thoại, vùng cước là quan trọng hơn nhiều so với thông tin về phương thức gọi... Trong quá trình tìm kiếm luật, chúng ta sẽ gán thời gian gọi, vùng cước các trọng số lớn hơn thuộc tính phương thức gọi. Đây là hướng nghiên cứu rất thú vị và đã được một số nhà nghiên cứu đề xuất cách giải quyết bài toán này. Với luật kết hợp có thuộc tính được đánh trọng số, chúng ta sẽ khai thác được những luật “hiếm” (tức là có độ hỗ trợ thấp, nhưng có ý nghĩa đặc biệt hoặc mang rất nhiều ý nghĩa).
7. Luật kết hợp song song (parallel mining of association rules): Bên cạnh khai phá luật kết hợp tuần tự, các nhà làm tin học cũng tập trung vào nghiên cứu các thuật giải song song cho quá trình phát hiện luật kết hợp. Nhu cầu song song hoá và xử lý phân tán là cần thiết bởi kích thước dữ liệu ngày càng lớn hơn nên đòi hỏi tốc độ xử lý cũng như dung lượng bộ nhớ của hệ thống phải được đảm bảo. Có rất nhiều thuật toán song song khác nhau đã đề xuất để có thể không phụ thuộc vào phần cứng.
Bên cạnh những nghiên cứu về những biến thể của luật kết hợp, các nhà nghiên cứu còn chú trọng đề xuất những thuật toán nhằm tăng tốc quá trình tìm kiếm tập phổ biến từ CSDL.
Ngoài ra, còn có một số hướng nghiên cứu khác về khai phá luật kết hợp như: khai phá luật kết hợp trực tuyến, khai phá luật kết hợp được kết nối trực tuyến đến các kho dữ liệu đa chiều (Multidimensional data, data warehouse) thông qua công nghệ OLAP (Online Analysis Processing), MOLAP (multidimensional OLAP), ROLAP (Relational OLAP), ADO (Active X Data Object) for OLAP..v..v..